Virtual Try-On は、オンラインでも実店舗の試着室のようなリアルな購入体験を提供します。
これまで性別や年齢の異なるモデルで商品撮影を行うには、多くの時間とコストが必要でした。

本機能では、EC担当者が用意した1枚の商品画像からAIが多様なモデルの着用イメージを自動生成できます。
これにより、まるで何通りものモデル撮影を行ったかのように、豊富な着用イメージをお客様に届けられます。
Googleの生成AIはシワ・影・素材の伸びまで忠実に再現し、 高品質な画像を生成します。

さらに、お客様自身の写真をアップロードすれば、自分の体型での試着が可能になり、
オンライン上に「自分だけの試着室」が生まれ、これまでにない購入体験を実現します。

ビジネス課題の解決

• 購入率の向上：
  着用イメージが具体化し、購入の確信を後押し。これまで挑戦しづらかったアイテムの
  購入ハードルを低減します。
• 返品率の削減：
  「イメージと違う」というミスマッチを事前に解消。返品処理のコストや手間も軽減します。
• エンゲージメントとブランド価値の向上：
  新しく楽しい体験が満足度とSNSでの共有を促進。
  先進技術の導入はブランド価値の向上にもつながります。

Virtual Try-On の精度を高めるポイント

Virtual Try-On で生成される着用イメージは、インプットする画像の品質に大きく影響を受けます。
筆者の検証では、下記のような条件で入力すると精度が向上しやすい印象がありました。

これらのポイントを意識することで、Virtual Try-On の生成結果はより自然で違和感の少ないものになり、
ユーザーが安心して購入を検討できる環境を提供しやすくなります。

静止画から“動く試着”へ（VEO連携）

ここまで Virtual Try-On でモデルに指定の商品を着せてきました。今回作成した商品の着用イメージ画像だけでも十分に強力ですが、もう一歩先の体験を提供できるとしたらどうでしょうか。

例えば、こちらの記事で記載しているように、VEO で商品の画像をインプットして動画化すると、「自分自身が、選んだ服を着て動く」という、より具体的な着用イメージを生成できます。

これにより、お客様は EC サイト上で、「気になる服を試着し、それが実際に動いた時の生地の揺れ感やシルエットの変化までを、自分自身の姿で確認できる」

という究極のパーソナライズ体験が可能になります。静止画では伝えきれない商品の魅力を、より直感的に訴求できるのです。

このように複数の生成 AI モデルを連携させた高度なソリューション開発は、まさに私たち STS の得意分野です。お客様のビジネスを加速させるユニークな顧客体験の構築を、ぜひご支援させてください。

AIによるバーチャル試着は、もはや未来の技術ではありません。お客様の不安を解消し、オンラインショッピングの体験を根底から変える力を持っています。

この機能を活用することで、購入率の向上と返品率の削減を実現し、お客様との新たな関係を築くことが期待できます。まずは、お手持ちの商品画像で試すことから始めてみてはいかがでしょうか。